Discussion:Série temporelle

L'article sur les séries temporelles si article il y'a (c'est plutôt une introduction) est très médiocre. Au début il confont séries temporelles et l'économétrie des données de panel. Je vais le modifier tout en étant prêt à avoir une discussion sérieuse avec la personne qui est à l'origine de ce pseudo article.

commentaire général

Je ne sais pas qui a écrit cet article mais cette personne a eu le courage d'initialiser un processus qui va aller nécessairement vers son amélioration. Qualifier l'article de médiocre, ou la personne de non sérieuse n'est quoi qu'il en soit pas très respectueux. Essayons d'adopter une approche constructive en considérant cette ébauche à compléter comme un point de départ dont les qualités et les défauts vont nous permettre à tous de proposer un article qui satisfera les spécialistes comme les novices.

bien cordialement

Franck1974 14 décembre 2006 à 14:22 (CET)

suppression signature

Bonjour à tous, je me suis permis de supprimer la signature à la fin de l'article en référence au principe de "Rédaction Collective" de wikipédia. La liste des contributeurs est disponible dans l'historique de chaque article.

Franck1974 14 décembre 2006 à 14:29 (CET)

Un peu de rigeur ne gache rien

Je suis à l'origine de l'actuelle contribution sur les séries temporelles. Elle est très imparfaite (faute de temps, je l'améliorerai plus tard). Je ne reproche pas à l'article qui été là avant d'être incomplèt mais faux sur beaucoup de plan. Je vois beaucoup d'étudiants qui impriment Wikipédia pour s'en servir comme cours, rien que pour ça, on doit apprendre à avoir le minimum de rigueur.

Effectivement...

Effectivement, je n'avais pas lu la première version de l'article...! Mais je crois qu'il vaut mieux éviter de tirer sur les contributions des uns et des autres... L'erreur est humaine ! Non ? Et cela t'aura permis d'apporter ta pierre à l'édifice ! Si les énormités que tu avais repérées n'avaient pas existées, aurais-tu contribué ? Quoi qu'il en soit, je suis bien évidemment d'accord avec toi pour que les contributions de chacun soient les plus rigoureuses possibles !!! Mais la complexité de l'analyse des séries temporelles est telle que je suis quasiment sur que l'article ne pourra satisfaire tout le monde... Enfin, on verra. Note qu'il se peut que je commence le travail d'ici peu. On pourrait peut-être se coordonner ?

bien à toi

Franck1974 15 décembre 2006 à 21:19 (CET)

Pourquoi pas ?

On pourrait se contacter et se fixer pour objectif de faire avancer l'article sur les séries temporelles (le temps me fait vraiment défaut mais je ferai de mon mieux). Je ne sais pas trop comment faire pour contacter les gens dans Wikipédia mais, si tu le sais, tu peux me contacter.

Cordialement

Suite

Disons qu'il faudrait peut-être que tu commences par t'inscrire !!! Ce sera plus facile pour discuter, et c'est nécessaire pour certaines opérations dans wikipedia. Je vais essayer de voir ce que cela implique de monter un projet wikipedia sur le sujet. L'idée serait de créer une sorte d'espace de travail collaboratif ; ca facilite les échanges et cela permettra peut-être de recruter d'autres personnes ! Ca compenserait le manque de temps dont tu souffres, et dont je souffre aussi...

Franck1974 16 décembre 2006 à 00:53 (CET)

Re suite

Je suis déjà inscrit

Faire avancer l'article sur les séries temporelles

Salut Franck, je pense qu'à défaut d'avoir d'autres personnes, on devrait essayer de faire avancer tout seul l'article. Je ne sais pas qui a mis le lien de l'article en anglais mais je pense qu'on devrait éviter de le traduire (pour avoir la version française).

La tache sera pas facile (vue la complexité des ST) mais je pense qu'on peut y arriver.

Articles espagnol, allemand et anglais : traduire ?

Je pose la question de l'utilité de traduire / adapter ces articles. L'espagnol reprend les éléments empiriques (trend, saison, autres cycles et aléatoire), mais qui se aussi réfère à pas mal de techniques et outils plus sérieux. On pourrait peut-être traduire (dans l'article ou à part) les outils les plus intéressants non encore présents en français. Le côté pratique d'appliquer les FFT (dont l'article existe) et les (bons) outils issus du data mining, pourrait intéresser.

Les articles anglais et allemands sont aussi fort intéressants (en allemand, je suis lent à traduire !). En néerlandais, l'article a deux lignes, et en italien, il présente quelques points intéressants mais me semble assez proche des méthodes empiriques (que j'ai abandonnées quand j'ai eu accès en 1972 à un IBM à cartes perforées).

Je pourrais placer ici en discussion les segments traduits, pour réassembler le texte français en fonction de ce qui est jugé intéressant.

Ces traductions m'intéresseraient, si elle semblent utiles. Si c'est utile, tous les avis pour bien la "cadrer" sont les bienvenus.

Geuten (d) 20 avril 2009 à 01:44 (CEST)

PREMIER JET : TRADUCTION DE L'ARTICLE WIKIPEDIA ESPAGNOL

Traduction non (encore) optimalisée, liens non adaptés. Juste pour voir si ces matières seront utiles pour compléter l'article. Geuten (d) 22 avril 2009 à 04:19 (CEST)

En statistiques, traitement du signal, et en économétrie, une série temporelle ou chronologique est une séquence de données, observations ou valeurs, mesurées a des moments déterminés dans le temps, espacées entre elles de manière souvent uniforme et ordonnées chronologiquement. L' analyse des série temporelle comprend des méthodes qui aident à interpréter ce type de données, en en extrayant des informations représentatives, en faisant référence à leur origine ou leurs relations sous-jacentes ou examinant la possibilité d'extrapoler et de faire des prévisions sur leur comportement futur.

De fait, un des usages les plus communs de la série de données temporelles est son analyse pour la prévision. Par exemple : les données climatiques, les mouvements d'actions en Bourse, les séries pluviométriques. Il est donc difficile de concevoir une branche des sciences où n'apparaitrait pas de données qu'on ne puisse considérer comme séries temporelles.

COMPOSANTS (approche la plus classique)

L'analyse la plus classique des séries temporelles se base sur l'hypothèse suivante : les valeurs que prennent la variable observée dépendent de quatre composants dont l'actuation conjointe donne pour résultat les valeurs mesurées. Ces composants sont :

1. La tendance à long terme (trend), signal général et persistant du phénomène observé sur le long terme. Exemple : la tendance à la croissance de l'indice de recyclage des ordures dans les pays peu développés, ou l'utilisation croissance d'Internet dans la société, en ne tenant pas compte du fait que pendant tel mois et tel pays, pour des raisons déterminées, il y a pu avoir une baisse d'utilisation d'Internet.
2. variations "saisonnières". Mouvements périodiques de "courte" période dû à certains phénomènes qui se répètent de manière périodique durant l'année (ou un autre période mieux adaptée tel le cycle de vie du matériel professionnel TV entre des Jeux Olympiques ou autres évènements sportifs).En cette période principale, se répètent d'autres en s'entremêlant ; les saisons,les semaines, les fins de mois, et d'autres plus ou moins périodiques : le calendrier scolaire, les moments de grosses dépenses ou de revenus complémentaires des consommateurs, et bien d'autres.
3. les variations cycliques. Ce composant reprend les oscillations périodiques d'amplitude supérieure à période du composant précédent. Ces oscillations sont normalement irrégulières autour du premier composant (tendance à long terme). Ces oscillations peuvent être classées en cycliques, quasicycliques ou récurrentes.
4. variations aléatoires, accidentales, de caractère erratique (le "résidu"). Ne montrent pas de régularité quelconque, et sont dues à des phénomènes occasionnels (climat, troubles sociaux, etc).

Notation

Pour la représentation mathématique d'une série temporelle, on peut employer diverses notations :

$X=\{X_{1},X_{2},\dots \}$

C'est une des plus communes qui représente une série de temps X, indicée par des nombres naturels. Nous avons aussi l'habitude de voir :

$Y=\{Y_{t}:t\in T\ \}$

Outils

Outils pour l'examen des séries temporelles

[NdT : j'ai pas traduit encore les noms - les liens ne fonctionnent pas encore: il faudrait les exécuter depuis le site espagnol] [NdT : Pas mal de ces outils me semblent utiles à exposer (avec renvoi à l'article approfondi) dans le texte définitif]

• Consideración de la función de autocorrelación y la función de densidad espectral.
• Efectuando una transformación de Fourier para investigar las series en el dominio de la frecuencia.
• El uso de un filtro para remover bruit no deseado.
• Análisis de los componentes principales (o análisis de la función ortogonal empírica).
• Réseaux de neuronnes artificiales.
• Técnicas de análisis de frecuencias de tiempo:
  • Transformación de ondas continuas
  • Transformación de Fourier de corto tiempo
  • Transformación chirplet
  • Transformación de Fourier fraccional
• Análisis caótico
  • Dimensión de correlación
  • Gráficos de repetición
  • Análisis de cuantificación repetitiva
  • Exponentes de Lyapunov

Voir aussi

• Análisis de variación rítmica
• Series temporales anómalas
• Autocorrelación
• Autocorrelación parcial
• Predicción lineal
• Estudio longitudinal
• Promedio móvil (finanzas
• Intervalo de predicción
• Análisis predictivo
• Ajuste temporal
• Identificación de sistema
• Bases de datos de series temporales
• Estimación de tendencias

Liens externes

• A First Course on Time Series Analysis - un libro de fuente abierta sobre análisis de series temporales con SAS (Statistical Analysis System)
• Free online chaos theory based analysis
• Online Tutorial 'Recurrence Plot'(animación Flash); bastantes ejemplos

RECHERCHE D'UN LISTING DES OUTILS D'ANALYSE POLY-FONCTIONNELLES ( DONT HARMONIQUES ) DES SERIES TEMPORELLES

Bonjour à tous et à toutes. Je me suis penché sur, et plongé dans les analyses de données surtout chronologiques. Vous trouverez mes découvertes sur wikiversity recherche mathématiques " laboratoire de Bréjon Patrick" ( créé par wiki ).Je recherche la liste des outils d'analyses et de décomposition en fonctions polyfonctionnelles , harmoniques ou expoharmoniques , pour voir si ce que j'ai établi existe ou ce à quoi je dois penser aussi. Nota : on ne dit pas d'un travail fait qu'il est médiocre. Merci à son auteur pour cette page qui aura eu le mérite de faire parler les non-imbéciles. --Ereduverseau (discuter) 6 octobre 2015 à 14:04 (CEST)